近十年國內護理領域虛擬現實技術研究的文獻計量學及可視化分析

李亦菲,郭黎,李典蔚,劉金霞（首都醫科大學護理學院,北京 100069）

虛擬現實（Virtual Reality，VR）技術是指采用計算機技術為核心的現代高科技手段生成的一種虛擬環境，使用戶借助特殊的輸入或輸出設備，與虛擬世界中的物體進行自然交互，從而通過視覺、聽覺和觸覺等獲得與真實世界相同的感受[1]。在許多國家，虛擬護理已經廣泛用于基礎護理、內科、外科、產科和兒科護理等護理項目[2]。自20世紀90年代起，國內開始研究和關注虛擬現實技術，近年來引起護理領域專家的廣泛關注，使其在護理應用和研究方面逐漸增加。本文基于中國知網（CNKI）、萬方數據庫及維普數據庫，對近十年發表的國內護理領域虛擬現實技術研究的文獻進行分析，從文獻計量學和可視化分析的角度探討其研究的方向和發展現狀，為后續研究提供參考依據和借鑒。

1 資料與方法

1.1 數據來源與文獻檢索策略 基于中國知網（CNKI）、萬方數據庫及維普數據庫，以“護理”和“虛擬現實”為主題詞，檢索國內護理領域與虛擬現實技術應用相關的所有公開發表的中國學者的研究文獻，檢索的時間范圍為2012年1月1日-2022年12月31日。

1.2 文獻納入與排除標準 納入標準：研究的主題內容為“護理領域中虛擬現實技術應用研究”的文獻。排除標準：報紙、經驗交流、征稿記錄以及研究數據不完整、不能從網站上獲取全文、重復發表等文獻。

1.3 文獻篩選與資料提取 根據檢索策略進行初步檢索，分別獲取中國知網文獻264篇、萬方數據庫文獻255篇和維普數據庫文獻86篇。采用NoteExpress軟件，將檢索到的全部文獻進行文獻匯總、去重，共檢索出文獻364篇。閱讀文獻的研究標題及摘要，若無法判斷是否符合要求，則下載并仔細閱讀文獻全文，雙人閱讀錄入并手工篩選刪除，對存在爭議的論文，由第三名研究者參與決定。最終排除文獻84篇，納入有效文獻280篇。

1.4 文獻分析方法 將納入有效文獻280篇的題錄以refworks-Citespace格式導出，利用CiteSpace軟件（6.1.R6版本）轉換數據，分別對文獻的作者、關鍵詞、機構信息等進行可視化分析。參數設置：時間切片為1年，跨度為2012-2022年，分別選取author、institution、keyword為網絡節點進行可視化分析。

2 結果

2.1 發文量分析 文獻年度發文量情況，一定程度上可以客觀反映該學科的學術研究水平、發展速度以及社會對其重視程度。本研究共納入280篇文獻，從2012年開始，文獻發表數量整體呈上升趨勢，尤其從2019年開始，文獻數量迅速增長，2019-2022年共發表178篇，占發文總數的63.6%，詳見圖1。

圖1 2012-2022年國內護理領域虛擬現實技術研究文獻年度發文量分布圖

2.2 文獻期刊分布 280篇納入文獻分別發表在137種期刊上，期刊分布相對分散，發文量在4篇及以上的期刊共13種，共計發文99篇（35.4%），其中刊載文獻數量最多的是《護理研究》，累計發文15篇，詳見表1。

表1 2012-2022年國內護理領域虛擬現實技術研究的文獻期刊分布(n≥4)

2.3 文獻類型 本研究共納入280篇文獻，文獻類型以期刊文章（244篇，占87.1%）為主，學位論文（33篇，占11.8%）和會議論文（3篇，占1.1%）占比較小。

2.4 研究作者分析 280篇納入文獻中，共包括885名作者，文獻合作度約為3.2，即每篇文獻由3.2人共同合作完成。發表文獻最多的作者是關青，共發表4篇，發表3篇文獻的作者有21人，發表2篇文獻的作者有50人，發表1篇文獻的作者有813人。通過CiteSpace軟件對研究作者進行共現分析，得到274個節點，280條連線，網絡密度為0.0075的作者合作共現圖譜，見圖2。圖中節點越大，說明該作者發文次數越多；線條越粗，說明研究作者之間合作越緊密[3]。從圖2可以看出，關青、金宏、劉威、楊惠云、趙雅寧等人的節點數較大，說明他們發文量相對其他作者較多。

圖2 2012-2022年國內護理領域虛擬現實技術研究作者合作共現圖譜

表2 2012-2022年國內護理領域虛擬現實技術研究的文獻發文機構(n≥5)

表3 2012-2022年國內護理領域虛擬現實技術研究TOP10關鍵詞

表4 2012-2022年國內護理領域虛擬現實研究關鍵詞8個聚類板塊

2.5 研究機構分析 280篇納入文獻共885名作者，按作者所在機構進行分析，結果發文量在5篇及以上的機構均為高校及其附屬醫院，詳見表2。通過CiteSpace軟件對研究作者所在機構進行共現分析，得到作者機構合作圖譜，見圖3。由圖可見，部分高校及其附屬醫院有合作關系，但整體來看，整個圖譜的網絡較為零散，單獨節點較多，說明各個機構大多都是獨立研究，各機構之間的聯系和交流相對缺乏。

圖3 2012-2022年國內護理領域虛擬現實技術相關研究作者機構合作圖譜

2.6 關鍵詞分布

2.6.1 關鍵詞統計 文獻關鍵詞是文獻內容最主要的核心詞匯，是文獻重要內容的特征。利用NoteExpress對280篇文獻中的關鍵詞進行數據分析，共計651個關鍵詞，通過篩選、去重及同義詞合并后，共有478個關鍵詞，總頻次1202。頻次在6次及以上的關鍵詞共有23個，分別為虛擬現實技術、虛擬現實、護理、綜述、疼痛、康復等，累計出現頻次475次，占比39.5%。高頻關鍵詞分布見表3。

2.6.2 關鍵詞共現 運用CiteSpace軟件，以keyword為網絡節點分析，形成關鍵詞共現圖譜，見圖4。關鍵詞圖譜有利于人們分析研究熱點及熱點的演變，尤其配合突現詞功能的使用[4]。圖譜中各個節點的大小表示關鍵詞出現頻次的多少，節點越大說明相應關鍵詞出現次數越多；字體大小體現的是該關鍵詞中心性的強弱，字體越大表明相應關鍵詞的中心性越強，即該關鍵詞在共現網絡里的影響力越大[5]。由圖譜可知，虛擬現實、護理教育、護理等影響較大。

圖4 2012-2022年國內護理領域虛擬現實技術研究的關鍵詞共現圖譜

2.6.3 關鍵詞突現 突現詞是指在短時間內使用頻率較高的詞[4]，通過分析突現詞的詞頻變化可以探究該領域的發展趨勢、研究前沿和研究熱點[6]，使用CiteSpace軟件的突變詞分析，利用burstness（突現）探測功能，將γ設置為0.6，最小持續時間為2，進行可視化分析，共篩選出前10位突現高頻關鍵詞，見圖5。突現結果顯示，國內護理領域虛擬現實技術研究突現詞：2012年為護理教育，2014年為實驗教學和臨床護理，2015年為護理專業，2016年為應用和燒傷，2017年為中職，2020年相關研究突現詞有護理、腦卒中和焦慮。

圖5 2012-2022年國內護理領域虛擬現實技術研究TOP10關鍵詞突現圖

2.6.4 關鍵詞聚類分析 采用CiteSpace軟件對關鍵詞進行聚類分析，通過LLR聚類方式以關鍵詞形式命名，分析得到圖6所示的8個有效關鍵詞聚類群標簽，主要聚類中包含的具體關鍵詞見表4。聚類后出現Q值和S值，這兩個數值表征著聚類效果的好壞，Q值（模塊值）一般為0-1，若Q值＞0.3，表明網絡聚類結構顯著、聚類良好；當S值（平均輪廓值）＞0.7，說明聚類效果可信度高[4]，本研究中的Q=0.8672，S=0.9663，表明聚類效果顯著、合理。

圖6 2012-2022年國內護理領域虛擬現實技術研究關鍵詞聚類圖

3 討論

3.1 國內護理領域虛擬現實技術的研究越來越受到重視 由圖1所示，從2012-2019年，相關文獻發表數量雖然整體呈現穩步增長趨勢，但年均文獻量仍處于15篇以下，說明當時VR技術在護理領域的應用研究并未引起國內學者廣泛關注。文獻發表增長曲線從2020年開始呈較大幅度上升，2020-2022年發表文獻量分別達到了52篇、63篇、51篇，這在一定程度上表明國內護理領域虛擬現實技術開始快速發展。在《全國護理事業發展規劃（2021-2025年）》中提到，要“加強護理信息化建設”，利用信息化技術推動護理服務模式的創新，為患者提供便捷、高效的護理服務模式[7]。相信隨著未來信息化技術的深入研究，國內護理領域虛擬現實技術將持續助力于護理高質量發展。

3.2 國內護理領域虛擬現實技術的研究發展不均衡

3.2.1 研究的活躍群體目前集中在高校及其附屬醫院 作者機構統計能夠顯示出某一學科研究哪些機構處于該領域的研究前沿[8]。由表2可知，目前VR技術在護理領域應用研究的主要活躍群體集中在高校及其附屬醫院，可能與其獲取接觸的臨床資源較多、集中大量高水平人才有關，需要進一步提升研究的持續性和核心引領作用，擴大研究區域，不局限于高校或者附屬醫院，鼓勵跨專業跨學科的合作和交流。

3.2.2 研究作者及其機構合作 核心作者即高產作者，是指論文發表較多、影響較大的作者集合[9]。由圖2可知目前形成了幾個合作網絡，說明作者之間已經有了相對緊密的交流合作，形成了初步的作者合作群體。但從整體來看，各個合作網絡之間聯系不大，而且沒有形成特別突出和主要的核心作者或合作網絡。由圖3可知各個作者所在研究機構之間的聯系較少，在未來的研究中，各個研究作者和研究機構在加強學術交流與合作方面還有很大空間。

3.3 國內護理領域虛擬現實技術的研究熱點分析 由圖6可知，關鍵詞聚類中出現了相近的同屬類標簽，如標簽#1和#7屬于康復方面的研究，#2、#3和#5屬于護理教學方面的研究，#4屬于心理方面的研究，#6是腦卒中方面的研究。這在一定程度上反映了該階段研究主要關注于康復、腦卒中、護理教學和心理護理四大主題。

3.3.1 在康復護理中的應用 基于VR技術的新型康復模式正在受到越來越多的關注，與傳統枯燥重復的理療康復方法不同，患者通過與VR自然交互并于虛擬環境中完成康復訓練，治療過程中實現視覺、聽覺、觸覺等多途徑反饋，從而調動患者康復動機，以達到良好的康復效果[10]。在過去的20年中，VR被廣泛用于MCI、AD、PD、中風、腦損傷和創傷后應激障礙的認知康復中，但仍需要更高質量的研究來探索VR技術在不同學科康復中的潛力，并制定更多適合患者的干預策略[11]。

3.3.2 在腦卒中護理中的應用 腦卒中護理是護理領域中應用虛擬現實技術的熱點之一。腦卒中后上肢功能障礙是臨床常見的神經系統并發癥，發病率較高，傳統上肢功能康復訓練具有明顯的康復治療局限性[12]。通過VR技術在腦卒中康復中的干預，可以促進患者的上肢功能恢復，并為患者提供心理支持。趙一瑾[13]等人通過研究VR結合傳統作業治療的運動訓練技巧對腦卒中患者的影響，發現能更有效地提高患者治療的積極性，快速、高效地改善腦卒中患者后上肢運動功能及日常生活能力。

3.3.3 在心理護理中的應用 國內在心理護理方面已有較大進展，其在兒童疼痛、產婦分娩、癌癥等方面有所研究，結果表明VR技術可以通過視覺和聽覺的虛擬環境甚至是虛擬活動、虛擬游戲來轉移注意力，緩解患者的疼痛、焦慮甚至恐懼[14-16]。同時VR場景可以幫助護士和患者對異常行為和心理做出積極的調整。

3.3.4 在護理教學中的應用 從2012年開始，護理教育一直處于護理領域虛擬現實技術研究的發展熱點。近年來很多高校開始進行教育改革、教學創新，其中VR技術在護理教學方面的應用逐漸增多。虛擬教學主要利用VR技術構建虛擬的學習環境，引導學生運用視覺和聽覺等感官來接受虛擬環境中的信息，從而提升學生學習的興趣度和自身的創新意識。對培養學生臨床思維、操作能力和創新思維等有很大作用，但存在耗費資源多、無法廣泛普及的問題，還需要進一步研究。

4 小結

本研究分析了2012-2022年國內護理領域虛擬現實技術的應用研究和發展趨勢，結果表明，近年來虛擬現實技術已逐漸滲透到護理領域的疼痛、康復、護理教育、心理護理、腦卒中等方面。目前國內相關研究活躍群體較分散，需在未來加強各研究作者及機構之間的溝通交流與合作，這將有利于國內護理領域虛擬現實技術的快速發展，也為今后進一步研究提供參考。